1、cd .ssh返回-bash: cd: .ssh:No such file or directory怎么办出现如下界面有时候没必要在细节上过于拘泥，不如直接配置秘钥，反而一切都妥妥的了。2、如何保存退出？是Vi的话，可以按Esc键，然后输入命令:(冒号)然后wq就可以保存退出了先按ESC，再输入冒号，在输入命令时，直接输入"q!"这个是不保存退出的方式扩展资料：cd（进入目录）:这个命令可以改

有时，我们会在系统中将多个文件打包成一个单独的文件，通过本关的学习，我们将学会如何在系统中将多个文件/目录打包生成一个文件。本关任务：使用命令完成文件和目录的打包操作。（的简写）工具可完成许多功能，其名称源于它的原始功能－创建和读取归档文件和备份磁带。如今，该工具常用来将多个文件或多个目录打包成一个文件，或者将某个文件分解开。接下让我们详细的学习的使用方法。命令可以将多个文件/目录进行打包，将多个

3、预处理脚本使用说明：https://gitee.com/mindspore/recommender/tree/master/datasets/criteo_1tb。2、训练说明地址：https://gitee.com/mindspore/recommender/tree/master/rec/models/wide_deep。2、小规模数据地址：https://xihe.mindspore.c

大二下暑假的时候参加了中国科学院OSPP开源之夏活动，作品是在MindSpore开源代码仓提交一个PR，增加创建Tensor的方法。这是我第一次参加正式的开源活动，对开源的热情就此一发不可收拾。经过项目初次选拔后的两星期左右，我开始着手做本项目。由于之前对深度学习的了解仅限于构建网络进行训练和深度学习库的使用，很少接触深度学习框架一些底层代码的开发，中间也遇到了不少困难，但却能更好地体验开源世界带

参考https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/cplusplus/level3_application/1_cv/detect_and_classify#%E5%9B%BE%E7%89%87。目前，ONNX已支持当前主要的各种深度学习框架，有些框架如PyTorch是官方集成了ONNX，有些需要第三方支持，即便像darknet这种小众的框架，也可以手动

题目：实现更丰富的数据预处理策略，穿插MindSpore预定义的数据增强API、以及自定义的python function操作。定义两个函数，一个是张量形状的推导函数（infer_shape）,另一个是张量数据类型的推导函数（infer_dtype）。使用作业模板提供的测试代码测试基于上面函数的pyfunc类型自定义算子，并与MindSpore自带的Sin算子作为比较。题目：使用MindSpore

参考：https://blog.csdn.net/weixin_43922901/article/details/89230499。tmux用于远程编译，开启一个会话窗口，当ssh连接断开时，重新连接便无法继续上一次的内容，可以防止编译信息中途丢失。参考：http://www.ruanyifeng.com/blog/2019/10/tmux.html。进入到0号tmux窗口，下面会显示绿色的窗格，

MindSpore机器学习系列文章文章目录MindSpore机器学习系列文章@[toc]前言一、线性回归的第一步1、数据读取和相关性分析二、线性回归理论分析1.统计学概念2.回归方程构建3.最小二乘法4.梯度下降5.求解最小二乘法三、线性回归代码实现1.数据读取和相关性评估2.参数设置3.定义损失函数4.定义梯度下降函数5.进行线性回归6.结果分析总结前言在上一个章节中，我们已经给大家讲解了什么是

大二下暑假的时候参加了中国科学院OSPP开源之夏活动，作品是在MindSpore开源代码仓提交一个PR，增加创建Tensor的方法。这是我第一次参加正式的开源活动，对开源的热情就此一发不可收拾。经过项目初次选拔后的两星期左右，我开始着手做本项目。由于之前对深度学习的了解仅限于构建网络进行训练和深度学习库的使用，很少接触深度学习框架一些底层代码的开发，中间也遇到了不少困难，但却能更好地体验开源世界带

Loss引言：在Resnet实现CIFAR-10图像分类中，我们需要定义损失和优化器。损失函数是深度学习的训练目标，也叫目标函数，可以理解为神经网络的输出（Logits）和标签(Labels)之间的距离，是一个标量数据。常见的损失函数包括均方误差、L2损失、Hinge损失、交叉熵等等。图像分类应用通常采用交叉熵损失（CrossEntropy）。优化器用于神经网络求解（训练）。通过调用MindSpo